Pigsty v3.5.0 Beta2发布:PostgreSQL 18支持与全面升级
Pigsty是一个开源的PostgreSQL数据库管理平台,它提供了一整套从部署、监控到管理的解决方案。作为一个"PostgreSQL in a Box"项目,Pigsty将PostgreSQL与丰富的扩展、监控工具和可视化界面打包在一起,让用户可以快速搭建生产级的数据库环境。
最新发布的Pigsty v3.5.0 Beta2版本带来了多项重要更新,其中最引人注目的是对即将发布的PostgreSQL 18的Beta支持。让我们深入了解一下这个版本的主要改进。
PostgreSQL 18 Beta支持
v3.5.0-b2版本首次提供了对PostgreSQL 18 Beta1的完整支持。这包括:
- 监控支持:通过pg_exporter 1.0.0版本实现了对PG18的指标收集
- 安装支持:pig CLI工具0.4.2版本新增了对PG18的安装能力
- 配置模板:新增了专门针对PG18的pg18.yml配置模板
这使得用户可以在PG18正式发布前就提前体验和测试新版本特性,为未来的升级做好准备。
架构与功能重构
本次版本对Pigsty的核心架构进行了重要重构:
- 监控功能分离:将监控相关功能从pgsql模块中分离出来,形成独立的pg_monitor角色
- 任务清理:移除了冗余的清理逻辑,精简了任务结构
- 模板标准化:统一了模板命名规范,移除了.j2后缀
- 扩展管理:所有扩展现在默认安装在extensions模式中,遵循Supabase的最佳实践
这些改进使得系统架构更加清晰,维护更加方便。
安全与稳定性增强
在安全方面,v3.5.0-b2版本引入了多项改进:
- PgBouncer调优:增大了连接池规模,优化了清理查询,新增了pgbouncer_ignore_param参数
- 密钥管理:新增pg_key任务用于生成pgsodium主密钥
- 复制槽同步:在PG17上默认启用了sync_replication_slots功能
Supabase支持强化
针对自托管的Supabase环境,本版本进行了多项优化:
- 容器与模式更新:同步到最新版本的Supabase组件
- 密钥加载:支持pgsodium服务器密钥的自动加载
- 延迟问题修复:通过supa-kick定时任务解决了Logflare延迟问题
- 搜索路径设置:为监控函数添加了明确的search_path设置
监控栈全面升级
监控系统在这个版本中得到了全面刷新:
- Grafana升级至12.0.0版本
- pg_exporter升级至1.0.0版本
- 新增了对TimescaleDB和Citus的监控指标支持
- 使用了更紧凑的收集器配置文件设计
扩展生态丰富
Pigsty v3.5.0-b2捆绑了多达421个PostgreSQL扩展,包括:
- 新增了对OrioleDB和OpenHalo内核的全平台支持
- 更新了TimescaleDB至2.20.0版本(放弃了对PG14的支持)
- 更新了Citus至12.0.3版本
- 新增了spat、pgsentinel等多个新扩展
CLI工具改进
pig命令行工具新增了do命令,可以完全替代原有的bin/目录下的脚本,提供了更统一的命令行体验。
基础设施组件更新
底层基础设施组件也同步到了最新版本:
- 数据库组件:PostgreSQL各版本更新至最新维护版本
- 中间件:PGBouncer升级至1.24.1,PgBackRest升级至2.55
- 工具链:DuckDB升级至1.3.0,etcd升级至3.6.0
总结
Pigsty v3.5.0 Beta2是一个功能丰富的中期版本,它不仅为即将到来的PostgreSQL 18做好了准备,还对系统架构进行了重要优化,增强了安全性和稳定性。特别是对Supabase环境的支持改进和监控系统的全面升级,使得Pigsty作为一个完整的PostgreSQL解决方案更加成熟可靠。
对于计划评估PostgreSQL 18新特性的用户,或者需要构建现代化PostgreSQL基础设施的团队,这个版本都值得关注和试用。随着正式版的临近,我们可以期待Pigsty将继续保持与PostgreSQL生态系统的紧密同步。
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0135AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00Spark-Scilit-X1-13B
FLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









